程序高手的境界

程序员也有三六九等:

初等程序员靠知识来挣钱,会别人会的东西,喜欢折腾架构和框架,以掌握更多新潮东西而沾沾自喜,以模仿各种奇技淫巧重新实现一遍而四处炫耀,常见台词:“为啥还在用png存图片?为啥不用webp这种高压缩比的格式?”,“我们使用 Erlang的高并发特性来实现同时支持5万人的效果”,“我们使用RTMFP来降低流量成本,又使用H265来给用户提供更高品质的视频画质”,这些人能够迅速的学会各种项目需要的架构套件,以自己的生产力来挣钱。


高等程序员靠智慧挣钱,会别人不会的东西,上能抉择技术方向,下能解决性能瓶颈;讨论方案时,腾讯怎么做的,阿里怎么做的,我们该怎么做,如数家珍;写完代码后,初读让人赏心悦目,再读让人恍然大悟,三读让人心悦诚服。常见台词:“webp压缩比不高,我改了一版新webp,用H265帧内预测来保存RGB,用lzma2来保存alpha比webp好多了”,“erlang大家不熟悉,我做了一个库,让大家可以象写erlang一样来写C++,照顾大家开发习惯,又可以象erlang一样写多线程”。“Micheal Abrash这几行代码还有很大优化空间,其实性能还可以更好!”她们都是以解决别人不能解决的问题来挣钱。

上等程序员靠创新来挣钱,能促进行业的发展,在这个充满咨询的年代,学习大家都掌握的东西只是一个基本过程,没什么值得称道的,当你baidu上找不到方案,google里没有参考,国内外没有任何人能给你启示的时候,任然能够充满创造的分析问题,抽象问题,并解决问题。找到别人完全没有走过的路,创造前人从来没有创造过的东西,这是他们的价值所在。他们的常见台词是:“别烦我!”,“忙着呢!”,“谷歌搜呀,这都问我?”,上等程序员是国宝,他们的时间不应该浪费在无意义的事情上。

玩笑:即便做到上面几点,在神级程序员眼里,也只不过如此罢了。真正的神级程序员,不靠知识和智慧挣钱,更不靠创新来挣钱,而是靠意志来挣钱,十八般语言门门精通,上能架构操作系统,下可开发嵌入芯片;成功项目无数份,胸中代码千万行!不果这些也只是基本功而已,牛逼的神级程序员,左手抱四十八斤人体工学键盘,右手提二百斤纯铁鼠标,竞争对手哪怕有千军万马,也近不得他办公桌前半步!三十六小时连续编码依旧气定神闲,体力耐力无人能及。上市公司首席科学家,创新项目的领导者,在他们看来,也只是尘土而已,不出三回合,毕斩其首级于电脑前。他们常见的台词是:“杀!”,“弄死你!”,高手们总是睥睨天下而又冷言少语。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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